《人工智能大模型导论》

编辑推荐

全面解读基础知识：介绍人工智能大模型基础知识，适合新手入门

详细介绍大模型底层逻辑：详解语言模型、神经网络语言模型、与训练语言模型、大模型的技术发展、微调与部署，以及大模型在各领域的优化应用

深入解析场景应用：在各领域进行优化，深入浅出解析人工智能应用

清晰介绍实战步骤：有理论有实训，介绍了人工智能大模型底层逻辑与技术，以及在实际中的应用，步骤清楚，条理清晰，即学即用

内容简介

《人工智能大模型导论》本书采用理论与实训案例相结合的形式，深入浅出地介绍了大模型的基础知识。本书共分为8章，内容涵 盖大模型的基础知识、传统语言模型基础知识、神经网络基础知识、大模型的主要技术、大模型的微调与部署、 大模型的应用，以及面对的挑战和未来发展等。

《人工智能大模型导论》本书不仅适合作为高等院校人工智能、计算机科学与技术或相关专业学习大模型的入门教材，也适合从事相关工作的人工智能爱好者和工程师学习阅读。

作者简介

史卫亚：博士，副教授，IEEE会员，CCF会员，INNS会员。2009年获得复旦大学计算机应用专业博士学位。2015—2016年在美国北卡罗来纳大学做访问学者，对机器学习、大数据检索、数据库、图像和视频处理、人工智能和模式识别等有深入研究。

刘田园：算法高级工程师，现就职于科大讯飞股份有限公司，并担任河南工业大学人工智能与大数据学院人工智能双师。具备多年算法开发经验，发表人工智能相关专利多篇，研究方向包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、机器学习等。

刘婉月：人工智能硕士，高级工程师，就职于科大讯飞股份有限公司，拥有丰富的人工智能项目落地实践经验，主要研究方向包括机器翻译、自然语言处理和人工智能。